CN113902030A - 行为的识别方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种行为的识别方法、装置、终端设备及存储介质，所述识别方法包括：获取针对目标人物的待处理图像；对所述待处理图像进行人体骨骼关键点检测，得到所述目标人物的第一人体骨骼关键点；基于所述第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息；根据所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成所述目标人物的目标数据指纹；根据所述目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定所述目标人物的行为识别结果，根据上述方案可以对用户的行为进行识别。

Description

行为的识别方法、装置、终端设备及存储介质

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种行为的识别方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

校园生活中，多数学生都可以按照行为规范来要求自己的行为，保证自己在楼梯以及校园道路上规范的行走，然而也存在少数学生不能按照行为规范来要求自己的行为，在校园道路以及楼梯等校园场景下快速奔跑、相互追逐、跳跃行走以及倒立行走等，而这些危险行为容易伤害到学生的身心健康。因此，为了减少这些危险行为的发生，同时便于学校方面可以对存在危险行为的学生进行重点关注，如何对学生行为进行识别是亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种行为的识别方法、装置、终端设备及存储介质，可以对用户的行为进行识别。

本申请实施例的第一方面提供了一种行为的识别方法，所述识别方法包括：

获取针对目标人物的待处理图像；

对所述待处理图像进行人体骨骼关键点检测，得到所述目标人物的第一人体骨骼关键点；

基于所述第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，所述目标关键点组包括具有所述连接关系的任意两个人体骨骼关键点；

根据所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成所述目标人物的目标数据指纹；

根据所述目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定所述目标人物的行为识别结果。

本申请实施例的第二方面提供了一种行为的识别装置，所述识别装置包括：

获取模块，用于获取针对目标人物的待处理图像；

识别模块，用于对所述待处理图像进行人体骨骼关键点检测，得到所述目标人物的第一人体骨骼关键点；

信息确定模块，用于基于所述第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，所述目标关键点组包括具有所述连接关系的任意两个人体骨骼关键点；

生成模块，用于根据所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成所述目标人物的目标数据指纹；

确定模块，用于根据所述目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定所述目标人物的行为识别结果。

本申请实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的行为的识别方法。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的行为的识别方法。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述第一方面所述的行为识别方法。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例通过对针对目标人物的待处理图像进行人体骨骼关键点检测，可以得到目标人物的第一人体骨骼关键点，由于第一人体骨骼关键点之间的连接信息可以反映出目标人物的身体形态，故可以基于第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定第一人体骨骼关键点中目标关键点组的连接信息，再根据第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成目标人物的目标数据指纹，最后根据目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定出目标人物的行为识别结果，通过上述方案可以对用户的行为进行识别，例如在用户为学生时，通过上述方案可以对学生的行为进行识别，以便于学校方面对存在危险行为的学生进行重点关注，减少危险行为的发生。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例一提供的一种行为的识别方法的流程示意图；

图2是第一人体骨骼关键点的示意图；

图3是本申请实施例二提供的一种行为的识别方法的流程示意图

图4是第二人体骨骼关键点的示意图；

图5是本申请实施例三提供的一种行为的识别装置的结构示意图；

图6是本申请实施例四提供的一种终端设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

应理解，本实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

在对行为识别方法的研究中发现，目前对行为进行识别的方法大多数为基于单一场景的识别，例如，跳跃行为的识别、奔跑行为的识别或者打斗行为的识别，以上均为单一场景下的行为识别，若要增加新的场景，则需要开发新的识别算法，故现有技术的行为识别方法存在场景单一，且不利于对用户行为进行快速判断的问题。

本申请提供了一种行为的识别方法、装置、终端设备及存储介质，通过对针对目标人物的待处理图像进行人体骨骼关键点检测，可以得出目标人物的第一人体骨骼关键点，由于第一人体骨骼关键点之间的连接信息可以反映出目标人物的身体形态，故可以基于第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定第一人体骨骼关键点中目标关键点组的连接信息，再根据第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成目标人物的目标数据指纹，最后根据目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定出目标人物的行为识别结果，本申请提供的识别方法的行为数据库中可以包含多种行为类别对应的行为数据指纹，因此本申请提供的识别方法可以快速判断目标人物的多种行为，实现多场景下的行为识别。

为了说明本申请的技术方案，下面通过具体实施例来说明。

参照图1，示出了本申请实施例一提供的一种行为的识别方法的流程示意图。如图1所示，该识别方法可以包括如下步骤：

步骤101，获取针对目标人物的待处理图像。

在本申请实施例中，针对目标人物的待处理图像可以从图像采集设备中采集的多帧图像中获取，例如，图像采集设备可以实时采集监控视频信息，而监控视频信息可以按照时间序列分解为多帧图像，针对目标人物的待处理图像可以为多帧图像中针对目标人物的任意一帧。其中，目标人物可以是监控视频中的行人，例如在校园场景下，目标人物可以是校园监控视频中的学生；在酒店管理场景下，目标人物可以是酒店监控视频中的工作人员。

以在校园场景下为例对学生的行为进行识别，在获取针对目标人物的待处理图像后，可以采用目标检测算法，对待处理图像中所含有的目标人物进行检测，检测出目标人物在图像中的位置，该位置采用目标框表示，对目标框内目标人物的脸部进行检测，若检测得出该目标人物不为该校园中的学生，则可以将该待处理图像舍弃，若检测得出该目标人物为该校园中的学生，则可以对该待处理图像进行后续的人体骨骼关键点检测。

应理解，图像采集设备可以是任一具有采集视频或图像功能的设备，例如单目相机、双目相机等。

步骤102，对待处理图像进行人体骨骼关键点检测，得到目标人物的第一人体骨骼关键点。

在本申请实施例中，对待处理图像进行人体骨骼关键点检测可以采用人体骨骼关键点检测算法进行检测，例如OpenPose、DeepCut以及AlphaPose等算法，可检测得到18个人体骨骼关键点，例如图2所示的第一人体骨骼关键点的示意图，图中包括的第一人体骨骼关键点分别为鼻子关键点0、脖子关键点1、左肩关键点2、左肘关键点3、左腕关键点4、右肩关键点5、右肘关键点6、右腕关键点7、左臀关键点8、左膝关键点9、左脚踝关键点10、右臀关键点11、右膝关键点12、右脚踝关键点13、左眼关键点14、右眼关键点15、左耳关键点16、右耳关键点17。

在一种可能的实施方式中，对待处理图像进行人体骨骼关键点检测，以识别目标人物的第一人体骨骼关键点，包括：

获取目标人物在待处理图像中的目标框；

对目标框中的目标人物进行人体骨骼关键点检测，若检测出的人体骨骼关键点的数量大于或等于数量阈值，则确定检测出的人体骨骼关键点为目标人物的第一人体骨骼关键点；

若检测出的人体骨骼关键点的数量小于数量阈值，则确定目标人物的第一人体骨骼关键点检测失败。

在本申请实施例中，首先获取目标人物在待处理图像中的目标框，其中，目标框用于框选出目标人物在对应待处理图像中的区域，例如目标框可以采用矩形框的形式。在获取得到矩形框之后对矩形框内的目标人物进行人体关键点检测，若待处理图像中存在多个目标人物，则可能会出现目标人物之间相互遮挡的情况，导致对目标人物检测得到的第一人体骨骼关键点数量不足18个。此时，可以通过将检测得到的第一人体骨骼关键点的数量与预先设置的数量阈值进行比较，确定对第一人体骨骼关键点的检测是否成功。

示例性地，假设预先设置的数量阈值为A，且A小于等于18，若检测得到的第一人体骨骼关键点的数量为B，且B<A，则说明检测得到的第一人体骨骼关键点的数量未达到预先设置的数量阈值，对应的待处理图像中目标人物被遮挡情况严重，无法进行行为识别，所以此时目标人物的第一人体骨骼关键点识别失败，对应的待处理图像不予作为行为识别的图像。

若检测得到的第一人体骨骼关键点数量为C，且C>A，则说明识别得到的第一人体骨骼关键点的数量已达到预先设置的数量阈值，对应的待处理图像中目标人物被遮挡情况较轻或无遮挡情况，可以对目标人物进行行为识别，此时可以确定检测得出的人体骨骼关键点为目标人物的第一人体骨骼关键点。

步骤103，基于第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息。

在本申请实施例中，基于第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系是指根据人体构造得出的人体骨骼关键点之间的连接关系，例如，左肩与左肘之间存在连接关系、左肘与左腕之间存在连接关系等。目标关键点组包括具有连接关系的任意两个人体骨骼关键点，例如，如图2所示，目标关键点组可以是指包括任意两个具有连接关系的人体骨骼关键点的5个关键点组，分别为第一关键点组、第二关键点组、第三关键点组、第四关键点组以及第五关键点组，其中，第一关键点组具体可以是指包括左肩关键点和左肘关键点的关键点组，第二关键点组具体可以是指包括右肩关键点和右肘关键点的关键点组，第三关键点组具体可以是指包括左肘关键点和左腕关键点的关键点组，第四关键点组具体可以是指包括右肘关键点和右腕关键点的关键点组，第五关键点组具体可以是指包括左膝关键点和左脚踝关键点的关键点组，确定第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息可以是指确定左肩关键点与左肘关键点之间的第一连接信息或者确定右肩关键点与右肘关键点之间的第一连接信息等。

在一种可能的实施方式中，基于第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息包括：

获取第一人体骨骼关键点对应的人体骨骼关键点标识；

根据第一人体骨骼关键节点对应的人体骨骼关键点标识，以及人体骨骼关键点之间骨骼连接关系，确定第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息。

在本申请实施例中，第一连接信息可以包括连接长度、连接方向、连接倾斜度以及连接夹角。其中，连接长度可以是指任意两个具有连接关系的人体骨骼关键点之间连线的长度，连接方向可以是指任意两个具有连接关系的人体骨骼关键点之间连线的方向，连接倾斜度可以是指任意两个具有连接关系的人体骨骼关键点之间连线与水平线之间的角度，连接夹角可以是指任意两个具有连接关系的人体骨骼关键点之间的连线与相邻线段之间的夹角，相邻线段是指与任意两个具有连接关系的人体骨骼关键点连线相邻的线段。

示例性地，以第一关键点组为例，连接长度是指左肩关键点和左肘关键点两个第一人体骨骼关键点之间的距离。对于连接方向，以待处理图像的为例，假设待处理图像中指向顶部的方向为北，指向底部的方向为南，指向左部的方向为西，指向右部的方向为东，例如在人直立行走时，左肩关键点和左肘关键点的连接方向可以为由北至南。对于连接倾斜度，以待处理图像为例，建立二维坐标系，水平方向为x轴，垂直方向为y轴，待处理图像的左下角区域为原点，第一关键点组的连接倾斜度可以是指左肩关键点和左肘关键点的连线与x轴正方向的夹角度数。对于连接夹角，是指左肩关键点和左肘关键点连线的线段与相邻线段之间的夹角，其中相邻线段是指左肩关键点和与左肩关键点具有连接关系的另一人体骨骼关键点之间的线段。

应理解，确定第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息是指，确定第一人体骨骼关键点中具有连接关系的任意两个骨骼关键点之间的第一连接信息。

步骤104，根据第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成目标人物的目标数据指纹。

其中，数据指纹是指对收集的各类情报资料加以整理存储，使之称为可供检索的文献档案，其中情报可以包括文字、图像、数表、数据、指纹、声音等信息，文献档案的体现形式也可以包括多种，例如，数据集合、数据矩阵以及数据表格等。

在本申请实施例中，目标数据指纹是指将第一人体骨骼关键点中的目标关键点组的第一连接信息加以整理存储，生成的可供检索的数据集合。

在一种可能的实施方式中，根据第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成目标人物的目标数据指纹，包括：

确定第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息为目标人物的目标数据指纹；

对应地，目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹进行对比可以是指，将目标数据指纹中的第一连接信息与行为数据指纹中的连接信息中属于相同关键点组以及相同属性的数据进行对比，得到目标数据指纹与每个行为数据指纹之间的第一相似度，相同属性是指进行对比的两个数据同为连接长度、同为连接方向、同为连接倾斜度以及同为连接夹角。

示例性地，假设属于相同关键点组是指均包括左肘关键点和左腕关键点的关键点组，将目标数据指纹中的第一连接信息与行为数据指纹中的连接信息中属于相同关键点组以及相同属性的数据进行对比，是指将目标数据指纹中左肘关键点与左腕关键点的连接长度与每个行为数据指纹中左肘关键点与左腕关键点的连接长度进行对比，将目标数据指纹中左肘关键点与左腕关键点的连接方向与每个行为数据指纹中左肘关键点与左腕关键点的连接方向进行对比，将目标数据指纹中左肘关键点与左腕关键点的连接倾斜度与每个行为数据指纹中左肘关键点与左腕关键点的连接倾斜度进行对比，目标数据指纹中左肘关键点与左腕关键点的连接夹角与每个行为数据指纹中左肘关键点与左腕关键点的连接夹角进行对比。

在一种可能的实施方式中，根据第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成目标人物的目标数据指纹，包括：

根据目标关键点组对应的人体骨骼关键点标识，将目标关键点组的第一连接信息存入数据集合中的对应位置，生成目标人物的目标数据指纹。

在本申请实施例中，生成目标人物的目标数据指纹还可以是指将目标关键点组的第一连接信息存入数据集合中的对应位置，例如将左肩关键点和左腕关键点的第一连接信息存入数据集合中人体骨骼关键点为左肩关键点和左腕关键点的对应位置(例如数据集合中的第三行为左肩关键点和左腕关键点的对应位置，则将左肩关键点和左腕关键点的第一连接信息存入数据集合中第三行)，直到将所有目标关键点组的所有第一连接信息都存入数据集合中的对应位置，确定该数据集合为目标人物的目标数据指纹。

步骤105，根据目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定目标人物的行为识别结果。

在本申请实施例中，目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果可以通过相似度的形式体现，即目标数据指纹与行为数据指纹的对比结果为目标数据指纹与行为数据指纹之间的相似度，根据目标数据指纹与行为数据库中每个行为指纹数据之间的相似度，确定目标人物的行为识别结果。

在一种可能的实施方式中，根据目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定目标人物的行为识别结果，包括：

将目标数据指纹分别与行为数据库中的每个行为数据指纹进行对比，得到目标数据指纹与每个行为数据指纹之间的第一相似度；

若第一相似度中的最大值大于或等于预设阈值，则确定最大值对应的行为数据指纹对应的行为类别为目标人物的行为识别结果。

在本申请实施例中，行为数据库中每个行为数据指纹都具有对应的行为类别，若预设阈值为90，且第一相似度中最大值为95，则确定第一相似度为95对应的行为数据指纹是与目标数据指纹最相似的数据指纹，同时将该行为数据指纹对应的行为类别确定为目标人物所属的行为类别。

在一种可能的实施方式中，根据目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定目标人物的行为识别结果，还包括：

若所有第一相似度中的最大值小于预设阈值，则存储目标数据指纹至行为数据库中的待训练类别中；

接收用户发送的待处理图像所属的行为类别；

若待处理图像所属的行为类别存在于行为数据库中，则将与目标数据指纹关联至行为数据库中的对应类别；

若待处理图像所属的行为类别不存在于行为数据库中，则将待处理图像所属的行为类别与目标数据指纹的关联关系存储至行为数据库中。

在本申请实施例中，若所有第一相似度中的最大值小于预设阈值，说明行为数据库中不存在与目标数据指纹相匹配的行为数据指纹，也说明目标数据指纹对应的行为类别不存在于行为数据库中，因此可以将目标数据指纹存储至行为数据库的待训练类别中，以增加行为数据库中的数据指纹的数量，通过对待训练类别中的目标数据指纹进行分类，可以完善行为数据库中的行为类别，增加行为识别的全面性。其中，待训练类别中包括还未进行具体分类的数据指纹。将目标数据指纹存储至行为数据库的待训练类别之后，可以根据接收的用户发送的待处理图像所属的行为类别，将目标数据指纹与待处理图像所属的行为类别进行关联。

具体地，若用户发送的待处理图像所属的行为类别存在于行为数据库中，则将目标数据指纹与行为数据库中对应的行为类别相关联，若用户发送的待处理图像所属的行为类别不存在与行为数据库中，则将目标数据指纹与待处理图像所属的行为类别相关联后存储在行为数据库中，同时，行为数据库中也增加了新的行为类别，对行为数据库中的行为类别不断完善，可以增加行为识别的全面性。

在一种可能的实施方式中，将目标数据指纹分别与行为数据库中的每个行为数据指纹进行对比，得到目标数据指纹与每个行为数据指纹之间的第一相似度，包括：

将目标数据指纹与任一行为数据指纹中位于相同位置的元素进行一一对比，得到位于相同位置的元素之间的第二相似度；

根据位于相同位置的元素之间的第二相似度和第二相似度对应的目标关键点组的预设权重，确定目标数据指纹与对应行为数据指纹之间的第一相似度。

在本申请实施例中，由于生成目标人物的目标数据指纹可以是指将目标关键点组的第一连接信息存入数据集合中的对应位置，说明在数据集合中，位于相同集合的元素关键点组相同且属性相同，可以通过计算元素之间的相似度以确定数据指纹之间的相似度。

具体地，将相同位置的元素进行一一对比，若在相同位置的元素不同(例如在目标数据指纹与行为数据指纹中的相同位置上有一方元素不存在，也称为在相同位置的元素不同)，则将对该目标关键点组的总相似度进行扣分，遍历对比数据集合中的每个元素，得出每个目标关键点组的第二相似度，由于每个目标关键点组之间的第一连接信息对人体行为的影响力不同，故应对每个目标关键点组预设权重，将每个目标关键点组第二相似度与第二相似度对应的目标关键点组的预设权重相乘，得出每个目标关键点组的第三相似度，最后将每个目标关键点组的第三相似度相加，得出目标数据指纹与行为数据指纹的第一相似度。

应理解，目标数据指纹应与行为数据库中的每个行为数据指纹进行对比，得出目标数据指纹与每个行为数据指纹的第一相似度。

在本申请实施例中，通过对针对目标人物的待处理图像进行人体骨骼关键点检测，可以得出目标人物的第一人体骨骼关键点，由于第一人体骨骼关键点之间的连接信息可以反映出目标人物的身体形态，故可以基于第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定第一人体骨骼关键点中目标关键点组的连接信息，再根据第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成目标人物的目标数据指纹，最后根据目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定出目标人物的行为识别结果，通过上述方案可以对用户的行为进行识别，例如在用户为学生时，通过上述方案可以对学生的行为进行识别，以便于学校方面对存在危险行为的学生进行重点关注，减少危险行为的发生。

参见图3，示出了本申请实施例二提供的一种行为的识别方法的流程示意图。如图3所示，该识别方法可以包括如下步骤：

步骤301，获取针对目标人物的待处理图像。

步骤302，对待处理图像进行人体骨骼关键点检测，以识别目标人物的第一人体骨骼关键点。

本实施例步骤301-302与前述实施例步骤101-102相同，可以相互参阅，本实施例在此不再赘述。

步骤303，基于目标人物的骨骼关键点之间的对称性，从第一人体骨骼关键点中提取部分对称的第一人体骨骼关键点按照人体的中轴线进行合并，得到合并之后的人体骨骼关键点，并确定合并之后的人体骨骼关键点和第一人体骨骼关键点中未合并的人体骨骼关键点为第二人体骨骼关键点。

在本申请实施例中，由于人体的胖瘦会对人体的行为识别产生一定的影响，故可以基于目标人物的人体骨骼关键点之间的对称性，将第一人体骨骼关键点中的部分对称的第一人体骨骼关键点按照人体的中轴线进行合并，其中，部分对称的第一人体骨骼关键点可以包括左眼关键点和与其对称的右眼关键点、左耳关键点和与其对称右耳关键点、左肩关键点与其对称的右肩关键点以及左臀关键点和与其对称右臀关键点，将左肩关键点和与其对称的右肩关键点以及左臀关键点和与其对称右臀关键点进行合并，即去掉人体的肩宽和臀宽，使人体行为对比更加的标准，又由于左眼关键点和与其对称的右眼关键点、左耳关键点和与其对称右耳关键点的所在位置对人体行为识别的影响较小，故可以将左眼关键点和与其对称的右眼关键点、左耳关键点和与其对称右耳关键点合并至鼻子关键点一个人体骨骼关键点上，如图4所示为第二人体骨骼关键点的示意图，将图2中的左眼关键点14、右眼关键点15、左耳关键点16、右耳关键点17合并至鼻子关键点0处、将左肩关键点2和右肩关键点5合并至脖子关键点1处、将左臀关键点8和右臀关键点11合并至中轴线处的对应位置18处，相应位置可以称之为臀部关键点18，合并后得到如图4所示为第二人体骨骼关键点。

步骤304，基于第二人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定第二人体骨骼关键点中目标关键点组的第二连接信息。

在本申请实施例中，确定第二连接信息的方式与实施例一中确定第一连接信息的方式相同，可以相互参阅，本实施例在此不再赘述。

步骤305，根据第二连接信息，生成目标人物的目标数据指纹。

在本申请实施例中，生成目标数据指纹的方式与实施例一中生成目标数据指纹的方式相同，可以相互参阅，本实施例在此不再赘述。

步骤306，根据目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定目标人物的行为识别结果。

本实施例步骤306与前述实施例步骤105相同，可以相互参阅，本实施例在此不再赘述。

相较于实施例一，本申请实施例基于对人体形态(即人体的胖瘦)的考虑，将第一人体骨骼关键点中的部分对称的第一人体骨骼关键点进行合并，具体地部分对称的人体骨骼关键点可以包括左眼关键点和与其对称的右眼关键点、左耳关键点和与其对称右耳关键点、左肩关键点与其对称的右肩关键点以及左臀关键点和与其对称右臀关键点，将左肩关键点与其对称的右肩关键点以及左臀关键点和与其对称右臀关键点，上述第一人体骨骼关键点对人体的行为识别影响较小，合并上述第一人体骨骼关键点不仅可以减少因人体的形态不同带来的识别误差，还可以减少识别过程中的数据对比量，加快识别速度。

参见图5，示出了本申请实施例三提供的一种行为的识别装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

行为的识别装置5具体可以包括如下模块：

获取模块501，用于获取针对目标人物的待处理图像；

识别模块502，用于对待处理图像进行人体骨骼关键点检测，得到目标人物的第一人体骨骼关键点；

信息确定模块503，用于基于第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，目标关键点组包括具有连接关系的任意两个人体骨骼关键点；

生成模块504，用于根据第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成目标人物的目标数据指纹；

结果确定模块505，用于根据目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定目标人物的行为识别结果。

在本申请实施例中，行为的识别装置具体还可以包括如下模块：

提取模块，用于基于目标人物的人体骨骼关键点之间的对称性，从第一人体骨骼关键点中提取部分对称的第一人体骨骼关键点按照人体的中轴线进行合并，得到合并之后的人体骨骼关键点，并确定合并之后的人体骨骼关键点和第一人体骨骼关键点中未合并的人体骨骼关键点为第二人体骨骼关键点，部分对称的第一人体骨骼关键点包括左眼关键点和与其对称的右眼关键点、左耳关键点和与其对称右耳关键点、左肩关键点与其对称的右肩关键点以及左臀关键点和与其对称右臀关键点；

连接确定模块，用于基于第二人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定第二人体骨骼关键点中目标关键点组的第二连接信息；

对应地，生成模块504具体可以用于：

根据第二连接信息，生成目标人物的目标数据指纹。

在本申请实施例中，识别模块502具体可以包括如下子模块：

目标框获取子模块，用于获取目标人物在待处理图像中的目标框，目标框用于框选出目标人物在对应待处理图像中的区域；

检测子模块，用于对目标框中的目标人物进行人体骨骼关键点检测，若检测出的人体骨骼关键点的数量大于或等于数量阈值，则确定检测出的人体骨骼关键点为目标人物的第一人体骨骼关键点；

失败确定子模块，用于若检测出的人体骨骼关键点的数量小于数量阈值，则确定目标人物的第一人体骨骼关键点检测失败。

在本申请实施例中，生成模块504具体可以包括如下子模块：

第一存储子模块，用于根据目标关键点组对应的人体骨骼关键点标识，将目标关键点组的第一连接信息存入数据集合中的对应位置，生成目标人物的目标数据指纹。

在本申请实施例中，结果确定模块505具体可以包括如下子模块：

对比子模块，用于将目标数据指纹分别与行为数据库中的每个行为数据指纹进行对比，得到目标数据指纹与每个行为数据指纹之间的第一相似度；

结果确定子模块，用于若所有第一相似度中的最大值大于或等于预设阈值，则确定最大值对应的行为数据指纹对应的行为类别为目标人物的行为识别结果。

在本申请实施例中，第一对比子模块具体可以包括如下单元：

对比单元，用于将目标数据指纹与任一行为数据指纹中位于相同位置的元素进行一一对比，得到位于相同位置的元素之间的第二相似度；

相似度确定单元，用于根据位于相同位置的元素之间的第二相似度和第二相似度对应的目标关键点组的预设权重，确定目标数据指纹与对应行为数据指纹之间的第一相似度。

在本申请实施例中，确定模块505具体还可以包括如下子模块：

第二存储子模块，用于若所有第一相似度中的最大值小于预设阈值，则存储目标数据指纹至行为数据库中的待训练类别中；

接收子模块，用于接收用户发送的待处理图像所属的行为类别；

关联子模块，用于若待处理图像所属的行为类别存在于行为数据库中，则将与目标数据指纹关联至行为数据库中的对应类别；

第三存储子模块，用于若待处理图像所属的行为类别不存在于行为数据库中，则将待处理图像所属的行为类别与目标数据指纹的关联关系存储至行为数据库中。

本申请实施例提供的行为的识别装置可以应用在前述方法实施例中，详情参见上述方法实施例的描述，在此不再赘述。

图6是本申请实施例四提供的终端设备的结构示意图。如图6所示，该实施例的终端设备600包括：至少一个处理器610(图6中仅示出一个)处理器、存储器620以及存储在所述存储器620中并可在所述至少一个处理器610上运行的计算机程序621，所述处理器610执行所述计算机程序621时实现上述任一行为的识别方法实施例中的步骤。

所述终端设备600可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端设备可包括，但不仅限于，处理器610、存储器620。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备600的举例，并不构成对终端设备600的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

所称处理器610可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器610还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器620在一些实施例中可以是所述终端设备600的内部存储单元，例如终端设备600的硬盘或内存。所述存储器620在另一些实施例中也可以是所述终端设备600的外部存储设备，例如所述终端设备600上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart MediaCard,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器620还可以既包括所述终端设备600的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器620用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器620还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过一种计算机程序产品来完成，当所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种行为的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：

获取针对目标人物的待处理图像；

对所述待处理图像进行人体骨骼关键点检测，得到所述目标人物的第一人体骨骼关键点；

基于所述第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，所述目标关键点组包括具有所述连接关系的任意两个人体骨骼关键点；

根据所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成所述目标人物的目标数据指纹；

根据所述目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定所述目标人物的行为识别结果。

2.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，在所述根据所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成所述目标人物的目标数据指纹之前，还包括：

基于所述目标人物的人体骨骼关键点之间的对称性，从所述第一人体骨骼关键点中提取部分对称的第一人体骨骼关键点按照人体的中轴线进行合并，得到合并之后的人体骨骼关键点，并确定合并之后的人体骨骼关键点和所述第一人体骨骼关键点中未合并的人体骨骼关键点为第二人体骨骼关键点，所述部分对称的第一人体骨骼关键点包括左眼关键点和与其对称的右眼关键点、左耳关键点和与其对称右耳关键点、左肩关键点与其对称的右肩关键点以及左臀关键点和与其对称右臀关键点；

基于所述第二人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定所述第二人体骨骼关键点中目标关键点组的第二连接信息；

对应地，所述根据所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成所述目标人物的目标数据指纹，包括：

根据所述第二连接信息，生成所述目标人物的目标数据指纹。

3.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行人体骨骼关键点检测，得到所述目标人物的第一人体骨骼关键点，包括：

获取所述目标人物在所述待处理图像中的目标框，所述目标框用于框选出所述目标人物在对应待处理图像中的区域；

对所述目标框中的目标人物进行人体骨骼关键点检测，若检测出的人体骨骼关键点的数量大于或等于数量阈值，则确定检测出的人体骨骼关键点为所述目标人物的第一人体骨骼关键点；

若检测出的人体骨骼关键点的数量小于数量阈值，则确定所述目标人物的第一人体骨骼关键点检测失败。

4.如权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成所述目标人物的目标数据指纹，包括：

根据所述目标关键点组对应的人体骨骼关键点标识，将所述目标关键点组的所述第一连接信息存入数据集合中的对应位置，生成所述目标人物的目标数据指纹。

5.如权利要求4所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定所述目标人物的行为识别结果，包括：

将所述目标数据指纹分别与所述行为数据库中的每个行为数据指纹进行对比，得到所述目标数据指纹与所述每个行为数据指纹之间的第一相似度；

若所有第一相似度中的最大值大于或等于预设阈值，则确定最大值对应的行为数据指纹对应的行为类别为所述目标人物的行为识别结果。

6.如权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述将所述目标数据指纹分别与所述行为数据库中的每个行为数据指纹进行对比，得到所述目标数据指纹与所述每个行为数据指纹之间的第一相似度，包括：

将所述目标数据指纹与任一所述行为数据指纹中位于相同位置的元素进行一一对比，得到所述位于相同位置的元素之间的第二相似度；

根据所述位于相同位置的元素之间的第二相似度和所述第二相似度对应的所述目标关键点组的预设权重，确定所述目标数据指纹与对应行为数据指纹之间的第一相似度。

7.如权利要求5所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定所述目标人物的行为识别结果，还包括：

若所有第一相似度中的最大值小于预设阈值，则存储所述目标数据指纹至所述行为数据库中的待训练类别中；

接收用户发送的所述待处理图像所属的行为类别；

若所述待处理图像所属的行为类别存在于所述行为数据库中，则将与所述目标数据指纹关联至所述行为数据库中的对应类别；

若所述待处理图像所属的行为类别不存在于所述行为数据库中，则将所述待处理图像所属的行为类别与所述目标数据指纹的关联关系存储至所述行为数据库中。

8.一种学生行为的识别装置，其特征在于，所述识别装置包括：

获取模块，用于获取针对目标人物的待处理图像；

识别模块，用于对所述待处理图像进行人体骨骼关键点检测，得到所述目标人物的第一人体骨骼关键点；

信息确定模块，用于基于所述第一人体骨骼关键点之间的骨骼连接关系，确定所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，所述目标关键点组包括具有所述连接关系的任意两个人体骨骼关键点；

生成模块，用于根据所述第一人体骨骼关键点中目标关键点组的第一连接信息，生成所述目标人物的目标数据指纹；

确定模块，用于根据所述目标数据指纹与行为数据库中的行为数据指纹的对比结果，确定所述目标人物的行为识别结果。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

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